기업 AI 교육에서 무엇이 반복해서 실패하는가
에이전트, 하네스 엔지니어링, 루프 엔지니어링처럼 요즘 화제인 용어부터 배우겠다고 요청하는 기업이 많다. 정작 강의를 신청한 분들 상당수는 클로드 데스크탑도 써본 적이 없다. ABCD도 모르는 상태에서 논문 작성법부터 배우겠다는 것과 다르지 않다.
그런 상태로 강의를 진행하면 결과는 뻔하다. 강의가 끝나는 순간, 배운 용어는 남아도 실제로 손을 움직여 할 수 있는 일은 하나도 남지 않는다.
업무 자동화는 어떤 단계를 거치는가
업무 자동화에는 순서가 있다. 첫 단계는 설치 없이 채팅창 안에서 바로 쓰는 레벨—클로드 데스크탑이나 챗GPT 같은 도구다. 두 번째는 노코드 워크플로우로 자주 쓰는 앱들의 흐름을 연결하는 중간 단계. 세 번째가 바이브 코딩인데, 여기서부터 자유도가 크게 올라가는 대신 배워야 할 것도 함께 늘어난다. 그 위에 에이전트—만든 도구에 판단하는 뇌를 심는 일—가 있고, 다시 그 위에 하네스 엔지니어링, 그 개발을 효율적으로 만드는 체계가 있다.
영어 학습에 비유하면 이해가 빠르다. 클로드 데스크탑은 자동 번역기를 쓰는 일, 바이브 코딩은 ABCD를 직접 익혀 문장을 쓰는 일, 에이전트는 그 문장 실력으로 스스로 글을 짓는 일, 하네스 엔지니어링은 그 글의 문법을 점검해주는 체계에 가깝다. 한 단계도 밟지 않은 사람에게 세 단계 위 개념부터 얹으면 남는 게 없다.
교육이 끝난 뒤 배운 게 사라지는 이유는 무엇인가
하루 이틀짜리 강의 한 번으로 모든 걸 할 수 있게 되리라는 기대가 가장 흔한 착각이다. AI도 결국 스스로 써보고 실패하면서 익히는 시간이 필요한데, 그 시간을 회사가 보장해주지 않으면 배운 내용은 각자의 바쁜 업무에 밀려 그대로 증발한다.
실제로 AI를 잘 쓰는 조직을 보면 업무 자동화만 전담해서 연구하는 부서가 따로 있는 경우가 많다. 배움에 시간과 여지를 투자한 조직과 그렇지 않은 조직의 차이는 여기서 갈린다.
사이드 프로젝트 정기 리뷰가 왜 학습을 완성시키는가
여기에 SH Consulting이 교육 뒤에 항상 권하는 게 하나 있다. 업무와 무관한 사이드 프로젝트를 하나 정해서 만들어보고, 그 프로젝트를 정기적으로 리뷰하는 자리를 스스로 만드는 것이다.
업무와 얽힌 학습 계획은 마감과 우선순위에 밀려 결국 뒤로 밀리지만, 사이드 프로젝트는 리뷰 일정 자체가 약간의 강제성을 만든다. 그리고 무엇보다 배운 개념은 결국 직접 만들어봐야 몸에 남는다. Learn by doing이라는 말은 정확히 이런 뜻이다.